Ученые из Сиднея создали ИИ-чип, работающий на скорости света

Источник изображения 

Исследователи Сиднейского университета создали нанофотонный ИИ-чип, который выполняет вычисления нейронных сетей за пикосекунды с помощью света, сообщается в исследовании в журнале Nature Communications.

Прототип классифицировал более 10 000 биомедицинских МРТ-изображений с точностью от 90 до 99 процентов, подтвердив свой потенциал для задач машинного обучения.

Сейчас команда масштабирует технологию до больших фотонных нейронных сетей, поскольку энергопотребление ИИ создаёт нагрузку на традиционные дата-центры.

Примечание редакции блога 1

Латентность vs. производительность

Латентность (задержка): Обычные чипы имеют задержку ~2300 нс, фотонные — ~5 нс, то есть электронные в 460 раз медленнее на операцию.

Свет просто быстрее проходит через структуры без сопротивления проводов.Общая скорость: Фотонные чипы дают 500–1000x ускорение за счёт параллелизма — миллиарды фотонов обрабатывают матрицы ИИ одновременно, без тепла и энергозатрат.

Для сиднейского прототипа

Пикосекундные масштабы (10⁻¹² с) — это базовая скорость света в наноструктурах, в тысячи раз быстрее электронных тактов (нс), но реальное преимущество в 430–1000x проявляется при полных ИИ-задачах вроде классификации изображений.

Точные цифры варьируются по тестам, но тренд ясен: фотонные чипы радикально эффективнее для ИИ

Примечание редакции блога 2

Уточнение: заявленные пикосекундные масштабы относятся к прохождению света через нанофотонные структуры и базовой скорости оптических операций, тогда как измеряемая латентность реальных вычислительных циклов составляет единицы наносекунд; преимущество в сотни раз обычно демонстрируется для отдельных операций нейросетевой линейной алгебры (например, умножения матриц) или специализированных задач, а не для универсальных вычислений в целом. Кроме того, фотонные ускорители часто требуют электронной части для реализации нелинейных функций нейросетей, могут иметь меньшую числовую точность и пока находятся на стадии экспериментальных прототипов, поэтому рассматриваются прежде всего как энергоэффективные сопроцессоры для ИИ-задач, а не как прямая замена традиционных CPU или GPU.

Примечание редакции блога 3

Уточнение: фотонные ИИ-чипы из MIT и компании Lightmatter используют схожий базовый принцип — выполнение матричных операций нейросетей с помощью интерференции света в фотонных структурах, однако они являются программируемыми гибридными ускорителями (фотоника для вычислений, электроника для управления). Разработка University of Sydney относится к более специализированному типу: веса нейросети напрямую «записаны» в геометрию пассивной нанофотонной структуры, поэтому свет выполняет вычисления при прохождении через чип практически без задержек на загрузку параметров. Это обеспечивает пикосекундные масштабы оптических операций, хотя реальная системная латентность остаётся в наносекундном диапазоне и требует электронной периферии для считывания результатов.

Источники представленной информации в основной публикации блога:

https://www.nature.com/articles/s41467-026-68648-1

https://www.ex2.com.au/news/sydney-researchers-build-ultra-compact-ai-chip-operating-at-speed-of-light/

Машинный перевод публикации:

Сиднейские исследователи создали сверхкомпактный чип искусственного интеллекта, работающий со скоростью света.

10 марта 2026 г. Грегор Фергюсон Новости

Исследователи из Сиднейского университета создали сверхкомпактный чип искусственного интеллекта (ИИ), способный выполнять вычисления, используя мощность света, со скоростью света. Их исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, демонстрирует, как модели ИИ могут быть встроены в наноразмерные фотонные структуры, которые манипулируют светом для выполнения математических операций, необходимых для машинного обучения.

Прототип нанофотонного чипа полностью разработан собственными силами в Сиднейском нанохабе университета. Для проверки технологии исследователи обучили нанофотонный чип классифицировать более 10 000 биомедицинских изображений, таких как МРТ-снимки молочной железы, грудной клетки и брюшной полости. В ходе моделирования и экспериментов нанофотонная нейронная сеть достигла точности классификации примерно в 90–99 процентов. 

Традиционные компьютерные чипы используют электричество для обработки информации, что означает перемещение электронов по проводам. Это приводит к выделению тепла. Вместо этого прототип нанофотонного чипа использует свет, который распространяется через материалы без электрического сопротивления, поэтому не выделяет тепло так же, как электричество. Когда свет проходит через наноструктуры внутри прототипа чипа, эти структуры сами автоматически выполняют вычисления. 

Исследователи утверждают, что прототип может сыграть важную роль в разработке более энергоэффективного оборудования для искусственного интеллекта по мере роста мирового спроса, потенциально снизив общее энергопотребление будущих вычислительных систем. Технология использует свет для работы вместо электричества, в отличие от современных центров обработки данных, которые потребляют огромное количество воды и энергии.

 «Мы переосмыслили возможности использования фотоники для разработки новых энергоэффективных и сверхбыстрых процессоров для компьютерных вычислений», — сказал профессор Сяоке И из Школы электротехники и вычислительной техники университета и директор исследовательской группы по фотонике. 

«Искусственный интеллект все больше ограничивается энергопотреблением. В данном исследовании нейронные вычисления выполняются с использованием света, что позволяет создавать более быстрые, энергоэффективные и сверхкомпактные ускорители ИИ».

Исследователи утверждают, что преимущество использования фотоники заключается в гораздо более высокой скорости вычислений, происходящей со скоростью света. Прототип выполняет вычисления в пикосекундном масштабе, или за триллионные доли секунды — время, за которое свет проходит через наноструктуру. 

В пресс-релизе университета говорится, что эта технология открывает путь к созданию устойчивой инфраструктуры искусственного интеллекта, способной поддерживать растущие потребности в вычислительных ресурсах без пропорционального увеличения энергопотребления. 

Более десяти лет исследовательская группа по фотонике в Сиднейском университете изучает, как расширить границы возможностей фотоники. Это включает в себя использование фотоники для решения задач беспроводной связи и передовых сенсорных технологий, способных обнаруживать и измерять химические или биологические следы в окружающей среде. 

После успешного тестирования прототипа нанофотонного чипа команда профессора Ии теперь работает над развитием технологии в направлении создания более масштабных фотонных нейронных сетей.